问题描述
我想知道创建模型的最简单方法，使用 tensorflow 联合广播它，运行一个循环并收集客户端返回的权重，而不用 fedavg 聚合它们。
解决方法
TFF 为此提供了 tff.federated_collect 内在函数；它在服务器上实现了客户端数据流。
将其连接到大多数存在的联邦过程的内部的一种简单方法是派生 simple_fedavg，我认为这是使用 TFF 的较低级别功能的合理起点。
这里有几点需要注意。首先，据我所知，没有任何“生产”系统支持 federated_collect。其次，根据您的愿望，可能有一个更简单、更直接的解决方案：只需返回客户端权重。 TFF 运行时将具体化客户端权重的 Python 列表（我相信是渴望张量），您可以在其上执行任意的 Python 后处理。
要从 simple_fedavg 到达这里，您可以有效地 return the client_outputs directly 而不是将它们传递给 tff.federated_mean。这将为您提供客户端增量（即，最终客户端权重与初始客户端权重之间的差异）；但是，如果需要，您可以简单地修改 client_update 以避免计算这种差异。